AlphaZero框架简介及背景介绍 [page::0][page::2][page::5]

• AlphaZero基于AutoML-Zero进行改进，着重优化因子挖掘效率、可解释性与多样性。

- 对数据进行量纲化处理，生成无量纲因子，限制合成因子长度以控制复杂度。

• 采用图结构程序表达式，扩展搜索空间，同时通过相关联变异提升进化效率。

- 进化算法采用正则化进化，保证物种多样性和适应度的平衡。

基础数据类型与算子设计 [page::6][page::7]

| 算子类别 | 表达例子 | 说明及量纲 |
|---------|----------------------------------|----------------------------------|
| 元素运算符 | add(m1,m2), subtract(m1,m2), protecteddiv(m,v) | 需输入相同量纲，输出量纲不变 |
| 时间序列运算符 | tsmean(m,s), tsstd(m,s), tscorr(m1,m2,s) | 输出量纲通常不变或无量纲 |
| 横截面运算符 | csnorm(m) | 输出无量纲 |

• 数据包括标量、向量、矩阵，涉及多频率高频数据降频至日频处理。

- 程序结构包括Setup、Predict、Learn三部分，支持高效表达与进化。

AlphaZero进化算法流程与创新点 [page::9][page::10][page::11][page::12]

• 种群初始化量为500，混合随机和热启动已有高适应度个体。

- 个体适应度以因子IC绝对值计算；采用锦标赛法筛选保证多样性。

• 进化采用正则化进化，淘汰年龄最大个体，复制并变异高适应度个体。

- 变异方式包括插入、成分变异、节点变异。

• 引入退化变异和灾难算法，有效缓解种群多样性降低带来的局部最优陷阱。

- 灾难算法通过相关性采样剔除相似度过高的个体，保持种群多样性。

• 种群IC随进化轮次稳步提升，体现算法有效性。

挖掘因子一览及性能评价 [page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18]

• 因子一（Alpha1）：tsnorm(csnorm(HIGH),20)，是基于最高价的20日横截面排序标准化，IC均值-0.0366，IR4.38，因子胜率61.22%，多空年化收益率26.17%。

• 因子二（Alpha2）：综合开盘后半小时成交量占比两日最小值与日内高成交量相关性，IC均值-0.0367，IR7.33，因子胜率68.21%，多空年化收益率22.51%。

• 因子三（Alpha3）：横截面标准化成交量和相关性相同结构替换因子二中的开盘量，IC均值-0.042，IR6.93，因子胜率69.90%，多空年化收益率25.73%。

结论与未来展望 [page::18]

• AlphaZero为大量半自动低频化因子挖掘提供工具，算法结构设计保证了挖掘效率与因子质量。

- 挖掘因子均基于经典量价因子变异优化，表现稳健且具备广泛适用空间。

• 随硬件性能提升及算法改进，AlphaZero应用范围将持续扩大，尤其在大规模多因子系统构建领域。

证券研究报告分析——“逐鹿”Alpha专题报告（十二）—AlphaZero：基于AutoML-Zero的高频数据低频化因子挖掘框架

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一、元数据与概览

• 报告标题：《“逐鹿”Alpha 专题报告 （十二）—AlphaZero：基于 AutoML-Zero 的高频数据低频化因子挖掘框架》

- 发布机构：中信建投证券股份有限公司金融工程团队

• 发布日期：2022年12月14日

- 作者：丁鲁明、王超

• 主题：基于进化算法和AutoML-Zero模型，在因子挖掘领域开发的AlphaZero挖掘框架，主要面向金融量化因子自动挖掘与优化

- 核心论点：
- 传统因子挖掘方法（经验和遗传编程）存在效率和多样性限制。
- 引入Google Brain的AutoML-Zero模型，结合实际金融高频数据特点，改进为AlphaZero框架以提高因子挖掘效率和可解释性。
- AlphaZero通过量纲规范和构造程序表达式图结构，更高效且可解释地进行因子合成，进化生成了多个表现优异的因子。
- 挖掘出的因子具有较高的历史年化多空收益，大致在22%-26%区间。

• 主要结论：AlphaZero框架证明了基于AutoML-Zero的自动因子挖掘在金融领域的有效性与潜力，为未来量化策略提供了新的工具和思路，但仍存在随机性和历史数据拟合风险，需谨慎应用。

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二、深入章节解读

2.1 简介与背景

• 报告开篇阐述量化研究中因子构建的核心地位，传统方法已经出现瓶颈，因子拥挤和风格切换问题突出。

- 人工智能在因子挖掘领域主要采用遗传规划方法，未能完全解决效率和模型创新问题。

• 引入AutoML（自动机器学习）发展，尤其是AutoML-Zero能从极其基础的算子开始进化自动学习算法，提供了新的因子挖掘思路。

- AlphaZero的目标是结合AutoML-Zero和金融特性，实现无量纲、简洁且可解释的因子自动合成，克服传统进化算法难以平衡适应度、效率和多样性的不可能三角问题[page::0-3,5].

2.2 AutoML及AutoML-Zero介绍

• AutoML涵盖自动数据清洗、特征工程、模型选择、超参数优化和神经网络架构搜索（NAS）等，显著减少人工操作，提高模型表现。

- NASNet在精度和运算效率上的优异表现证明了自动化建模的潜力（图2展示不同网络模型的准确率与运算量关系）[page::2-3].

• AutoML-Zero进一步创新，从原子数学运算搭建学习算法，利用正则化进化算法实现训练代码自动进化，演进出完整MLP神经网络模型，包括学习率衰减、Dropout等机制（图3和图4说明算法演进过程及生成的新算法特征）[page::3-4].

2.3 AlphaZero框架设计

• AlphaZero继承AutoML-Zero的核心思想，但针对金融数据特点进行了重要改进：

- 对所有数据进行量纲化，限制因子为无量纲，更有利于解释和避免非法操作。
- 限制造成计算复杂的合成因子长度，防止过拟合。
- 加强搜索空间关联性，变异仅允许与原有代码有关联，避免盲目随机变异，提高进化效率和收敛性。
- 引入更多金融实用算子（非仅基础四则运算），更贴合量价数据实际分析需求。

• 具体措施使得进化过程效率明显提升，同时得到的因子结构更简洁、解释性更强（图5示意进化算法“不可能三角”）[page::5-6].

2.4 程序表达式结构与算子体系

• 数据类型划分为标量、向量、矩阵，分别赋予不同量纲。

- 算子分为元素运算符、时间序列运算符和横截面运算符，例如加减法、标准差、偏度、相关系数、排序等，均考虑量纲匹配规则。

• 因子最终表现为程序形式，由Setup、Predict、Learn三部分组成，结构更像图而非传统树型表达式，这种表示拥有更大的搜索空间和表达能力（图6-8示意程序构成、树形和图形表达式比较）[page::6-8].

2.5 进化算法设计与优化

• 采用正则化进化算法（衰老进化），通过淘汰年龄最大个体，保持种群多样性与适应度持续提升（图9-11展示进化流程和正则化进化过程）。

- 热启动初始化引入历史表现优良因子，提升搜索初期效率（示例图10通过多轮变异显著提升因子IC，从0.057提升至0.064）。

• 个体适应度以因子IC绝对值度量，筛选采用锦标赛法平衡多样性和进化速度。

- 变异方式包括插入、成分和节点变异，避免交叉变异保持算法简单且专注探测变异对因子表现的微小影响（图12示例不同变异方式）。

• 引入退化变异和灾难算法解决种群过于单一导致的局部最优问题，采用降采样加速高复杂度相关性计算，实现周期性清理近似基因个体，促进多样性（详见第3.2.4节）[page::9-13].

2.6 因子挖掘结果及性能

• 种群平均IC随迭代轮数持续增大，但阶段性下降对应灾难算法清理过程，说明算法有效保持多样性，避免陷入局部最优（图13）[page::13].

- 提炼出三个典型因子Alpha1、Alpha2、Alpha3：

Alpha1
- 表达式：tsnorm(csnorm(HIGH),20)，即最高价的横截面排序20日时间序列标准化，表现为经典反转因子变种。
- 性能指标：IC均值-0.0366，IR 4.38，胜率61.22%。大部分时间负向IC（说明策略多采取价格反转方向），年化多空收益26.17%（图14-15）[page::14-15].

Alpha2
- 表达式：tsmax((tsmin(interval(volume, sum, 9:30, 10:00)/VOLUME, 2)+tscorr(high, volume, 240)), 5)
- 结合开盘后半小时成交量占比及最高价与成交量的相关性，动态捕捉开盘活跃度与成交价行为。
- 性能更优：IC均值-0.0367，IR 7.33，胜率68.21%，年化多空收益22.51%（图16-17）[page::15-16].

Alpha3
- 表达式：tsmax((tsmin(csnorm(VOLUME), 2) + ts_corr(high, volume, 240), 2)
- 类似Alpha2，但将开盘成交量占比替换为横截面标准化成交量，表现更优。
- 性能指标：IC均值-0.042，IR 6.93，胜率约69.9%，年化多空收益25.73%（图18-19）[page::17-18].

• 三个因子均表现出较强的统计显著性和稳健性，且多空策略均实现正收益，验证了AlphaZero自动挖掘的有效性。

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三、图表深度解读

• 图1 (AutoML流程图)：展示了AutoML从人类专家定义任务到模型部署的闭环，强调自动化特征工程、模型选择和优化环节，减少人工干预，提升效率[page::2].

- 图2 (NASNet性能对比)：NASNet在不同计算资源和参数量时表现优于传统深度网络（如VGG-16、ResNet），确认神经架构搜索的有效性[page::3].

• 图3-4：AutoML-Zero算法演化过程及新生成算法细节，体现从简单线性模型逐步演化到复杂激活函数和优化算法的能力[page::4].

- 图5 (进化算法不可能三角)：适应度、进化效率和多样性间的权衡问题，AlphaZero设计中针对该三角采取减法限制和关联进化优化。

• 图6-8 (程序结构对比)：程序表达式相比树结构更具灵活性和表达容量，尽管带来搜索困难，但潜力更大。

- 图9-12 (进化过程及变异示意)：详细展示进化步骤、正则化淘汰策略、不同变异类型实例，体现算法如何实现逐代优化。

• 图13 (种群IC演化)：种群平均IC稳步攀升，周期性下滑反映多样性维护机制生效，说明模型进化过程是有效的。

- 图14-19 (三因子IC与分组收益率)：
- 各因子IC时间序列反映出不同市场周期的因子效用波动。
- 分组收益率曲线展示多空头部收益差异巨大，因子逻辑有效，年化收益均超过20%，超出多数传统因子表现。
- 不同因子之间细微基因差异增强了因子的性能和稳定性。

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四、估值分析

本报告并无涉及传统的企业估值分析，因其核心是金融因子自动挖掘方法和模型构建，主要面向量化投资因子的研发，未有股票价格或市值目标价评级。

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五、风险因素评估

• 历史统计性质风险：因子基于历史数据统计属性，面临未来风格切换导致失效的风险。

- 模型随机性风险：进化算法含随机性，初始化随机数种子对结果影响较大，单次运行效果不稳定。

• 数据区间选择风险：历史数据区间的不同取样可能导致因子表现差异。

- 计算资源风险：因计算需求大，资源利用不足会导致欠拟合，影响结果有效性。

• 统计误差风险：模型统计分析存在误差，不能保证未来有效性，且不构成投资建议[page::0].

报告未明确提供风险缓解策略，但通过热启动初始化、退化变异及灾难算法等机制部分缓解多样性和过拟合风险。

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六、批判性视角与细节

• 报告积极推广基于AutoML-Zero的因子自动挖掘技术，强调其创新和有效性，但：

- 较多依赖历史数据回测，实际操作中因市场环境变化、交易成本未充分考虑，有一定局限性。
- 进化算法参数（种群大小、变异率等）选择对结果影响明显，未详列参数敏感性分析。
- 因子多空IC均为负值，实际策略采取反转操作，有待结合资产定价理论或套利逻辑进行更全面解释。
- 相关性和多样性平衡虽采用多算法解决，但种群搜索空间依然巨大，存在部分探索不足和局部最优风险。

• 报告结构清晰，图表丰富，但对模型的具体代码实现、算子详细列表及计算量估算介绍略显不足。

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七、结论性综合

本报告系统性介绍了AlphaZero框架，该框架创新性地将谷歌AutoML-Zero模型应用于金融因子挖掘。AlphaZero通过算法结构优化（量纲化、删除无关联随机变异、引入金融常用算子）和进化算法改进（正则化进化、退化变异以及灾难算法）有效平衡了因子的适应度、进化效率和多样性，克服传统遗传规划的瓶颈。

三个自动挖掘的代表性Alpha因子均表现出强劲的历史IC和年化多空收益（22%-26%区间），分组收益率曲线证实其有效区分性能，展示了框架在复杂金融市场环境下的实用价值。尤其因子二、因子三表现更优，胜率更高，突显了基于量价信息多角度创新的潜力。

图表数据清晰展现了进化过程种群适应度上升曲线、多因子表现动态和演化路径，支持文本论点。AlphaZero框架提供了自动挖掘金融因子的一种全新技术路径，兼具创新性和实践价值。

但报告同时指出该框架仍存在历史拟合风险、模型随机性影响和计算资源需求高的限制，未来需结合更多实盘验证、多因子组合优化及超参数敏感性研究。同时，因子负IC值多须结合反转策略使用，策略逻辑需进一步探讨。

综上，AlphaZero框架是AutoML与进化算法在量化因子挖掘领域的领先尝试，表明自动化算法设计与金融量化深度融合具备巨大前景。其系统化思路和成果，具备为量化策略研发赋能的潜力，值得持续关注与拓展[page::0-19].

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附录

• 主要参考文献：

1. Taking Human out of Learning Applications: A Survey on Automated Machine Learning, 2018
2. Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition, CVPR 2018
3. AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch, 2020
4. Regularized Evolution for Image Classifier Architecture Search, AAAI 2019[page::19]

• 作者简介：

- 丁鲁明：中信建投证券金融工程团队执行总经理，资深金融数学与量化分析专家。
- 王超：南京大学粒子物理博士，丰富量化研究与投资经验[page::20].

• 免责声明和评级说明详见报告末尾。

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关键词释义及金融术语解释

• AutoML（自动机器学习）：使机器学习流程自动化，减少人工调参和特征工程。

- AutoML-Zero：从最原始运算符出发，进化出完整的机器学习算法。

• 因子IC（Information Coefficient）：因子值与未来收益的相关系数，衡量因子预测能力。

- IR（Information Ratio）：信息比率，代表因子收益与回撤比。

• 正则化进化算法（Regularized Evolution）：一种通过淘汰“年龄”最大的个体来维持多样性的进化算法。

- 量纲化：对不同单位或量纲的数据做统一处理，避免量纲混淆带来的误差。

• Program表达式：以程序代码形式定义因子，表示比树结构更高级的计算图。

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报告